申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2020-11-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN112465593B

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.03.26#实质审查的生效;2021.03.09#公开

摘要：本发明公开了一种通过图神经网络实现时尚套装推荐的方法，包括：构建包含用户节点、套装节点、单品节点的网络结构，初始化各个节点的向量表示，并利用连边构建不同节点之间的关系；利用单品的分类，实现单品中之间的信息传递，使得每个单品都包含与其他单品之间的搭配信息，进而实现单品节点向量表示的更新；利用更新后的若干单品节点向量表示来更新套装节点向量表示；利用更新后的套装节点向量表示来更新用户节点向量表示，并利用更新后的用户节点向量表示与套装节点向量表示，计算用户对各套装的喜好分数；根据喜好分数大小对套装进行排序，从而推荐给相应用户。该方法能够有效地对用户、套装和单品之间复杂的交互信息进行建模，提升推荐性能。

主权项：1.一种通过图神经网络实现时尚套装推荐的方法，其特征在于，包括：构建包含用户节点、套装节点、单品节点的三层图神经网络结构，初始化各个节点的向量表示，并利用连边构建不同节点之间的关系；利用单品的分类，实现单品中之间的信息传递，使得每个单品都包含与其他单品之间的搭配信息，进而实现单品节点向量表示的更新；根据连边确定套装节点与若干单品节点的关系，从而利用更新后的若干单品节点向量表示来更新套装节点向量表示；根据连边确定用户节点历史交互过的若干套装节点，从而利用更新后的套装节点向量表示来更新用户节点向量表示，并利用更新后的用户节点向量表示与套装节点向量表示，计算用户对各套装的喜好分数；根据喜好分数大小对套装进行排序，从而推荐给相应用户；其中，所述利用单品的分类，实现单品中之间的信息传递，使得每个单品都包含与其他单品之间的搭配信息，进而实现单品节点向量表示的更新包括：根据单品的分类构建类别图，类别图中每个节点代表一个类别，类别c和c′之间连边的权重按如下公式来计算： 其中，gc′表示数据集中类别c′出现的次数，gc,c′表示数据集中类别c和c′在相同套装中共同出现的次数，表示类别集合；根据单品的类别标签映射到类别图中的对应节点，每个节点i的向量表示为：i＝fcxi其中，xi为每个单品的视觉特征，fc·为类别c对应的编码器，将单品的视觉特征映射到对应的类别空间中；单品节点中之间的信息传递表示为：mi′→i＝wci,ci′σW1i⊙i′其中，ci和ci′分别是单品i和i′对应的类别；wci,ci′为类别图中ci和ci′边的权重；σ为LeakyReLU激活函数；W1是要学习的参数；⊙为元素智能乘积；i和i′分别为单品节点i和i′的初始向量表示；之后，更新每个单品节点的特征向量： 其中，i、i*为更新前、后的单品节点的向量表示，为单品节点i在单品层的邻居集合，即与单品节点i在同一个套装中的其他单品节点集合。

全文数据：

权利要求：

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